文章摘要:针对高速铁路接触网平腕臂结构中U型抱箍螺母故障的问题，提出结合抱箍螺母检测算法（HND-Net）与Mask＿RCNN实例分割的故障检测方法.提出HND-Net目标检测算法，实现对平腕臂U型抱箍所在区域的初定位，对于定位得到的U型抱箍区域图像进行像素级别的Mask＿RCNN实例分割，快速得到平腕臂U型抱箍4颗螺母的精确定位及分类信息.利用得到的定位信息，提出分割算法实现对U型抱箍螺母的可靠故障诊断.经实验验证可知，利用该方法能够在复杂的悬挂图像中准确地定位检测U型抱箍的螺母故障，对于拍摄角度、拍摄距离有良好的适应性和较高的检测效率.

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